百度技术沙龙第 40 期回顾：定位技术解析与应用开发实战（含资料下载）

在 7 月 27 日由 @百度主办、 @InfoQ 负责策划组织和实施的第 40 期百度技术沙龙活动上，百度资深软件工程师、现担任百度定位服务的技术负责人张传明和陌陌科技联合创始人兼 CTO 李志威分享了各自在定位技术方面的经验，话题涉及“构建高可用性的无线定位服务”和“陌陌手机定位技术实践”等。本文将对他们各自的分享做下简单的回顾，同时提供相关资料的下载。

主题一：构建高可用性的无线定位服务 （下载讲稿）

百度资深软件工程师、现担任百度定位服务的技术负责人张传明从“为什么需要移动定位”、“定位原理简介”、“从原理到实现”以及“现状与展望”等角度展开。首先他谈到了移动定位的三个理由：

1. 使用户知道自己身在何处
2. 使搜索结果更加智能
3. 位置敏感信息的基础

目前的主流的定位方式有 GPS 定位、网络定位，GPS 定位精度高、精准连续定位、无服务端，但是室内不可用、耗电且初次定位慢。由于基站、WIFI 都具有全球唯一的标识，所以也能够用作定位的作用。在真正的使用中，需要根据应用场景，选用定位方法。

在百度开放的定位服务中，混合使用了不同的定位方式，对于 GPS 定位，用户可以在手机上直接调用相关的 API 即可得到 GPS 坐标和误差半径，在软件层面上通过如下的方式做优化：

1. 加速可能成功的搜星
2. 不做必然失败的搜星
3. 预测过大误差的 GPS 结果
4. GPS+ 其他传感器的智能融合

网络定位中，服务器端使用三角定位等算法，根据周围多个 AP 的角度、耗时和场强等对比 WIFI、基站数据库获得用户位置信息。由于总会有人开启 GPS 的同时扫描到基站且基站的位置总是相对固定的，那么就可以根据发射源得到采样数据并聚类出中心点。

随后他分享了集中定位中经常使用的算法：

1. 对于数据聚类，百度使用的是 E-Z 算法，通过穷举所有可能的 AP 参数和采样点位置，用排除法去掉所有不靠谱的数据，使用 Query 做为排除的依据，实现良好的室内定位效果。
2. 使用基于最大似然的位置估计，对于每一个 AP 的参数模型以及带 RSSI 的 AP 列表，根据概率计算出精准的位置，这种方式能够将信号强度充分利用。
3. 旋转定位
4. 机器学习 KNN 应用，在传统的经典三角定位中，AP 位置很难计算准确，而 RSSI=a+b*log(d) 的模型郭宇理想，通过 KNN，可以不关心原理，只关注结果，利用相似度算法对数据的特征进行统计学习。
5. 机器学习决策树应用，当很难用整箱的推导得到决策模型时，构建随机的森林，挖掘大数据的潜力，进而对算法融合得到最好的策略。

同时，百度还用机器学习来解决连续定位的问题。在目前的应用中，对架构存在如下的挑战：

1. 并发压力大
2. 时效性高
3. 容错性强

接下来他对比了工业界与学术界的差异，对于定位技术未来，他的谈到了如下的几点：

1. 手机传感器应用
2. 基于场景识别的定位
3. 低功耗定位
4. 室内定位
5. 无设备定位
6. 协同定位绘图

主题二：陌陌手机定位技术实践（下载讲稿）

陌陌科技联合创始人兼 CTO 李志威接下来为大家分享陌陌的定位技术实践，主要涉及“手机定位方式以及精度”、“陌陌附近搜索的架构与性能优化”和“定理位置偏移原理”等。

他对比了集中不同方式的定位技术：

1. GPS 精确到 5 米，定位时间偏长
2. A-GPS 精度和定位时间平衡
3. 基站，在于运营商
4. WIFI，快速、适用范围广，但是误差大

他提到一般系统 SDK 都会包装各种定位方式提供简单的函数，返回最终确定的坐标，又或是 SDK 提供底层获取到的各种原始数据，然后把这些数据提供到定位服务 API 来获取定位结果。但是在实际场景中，定位服务面临的一个比较棘手的问题是位置偏移，即系统调用里获取的坐标显示在系统地图上位置不正确，但是系统地图的实时位置却是正确的。由于中国采用的是 WGS-84 基础上加入随机偏移的 GCJ-02 坐标体系，所以这个问题在所难免，那么为了解决这个问题，陌陌通过如下的方式来做尝试：

1. 对网络上的 Google 地图得出的原始经纬度对应的偏移量进行扫描
2. 调用第三方地图 API 的接口进行修正

目前陌陌 400M 的地图数据全部放到 Java 内存中，可以实现单个服务实例每秒 1 万次的查询。

陌陌中比较著名的功能是“查找附近的人”，它的技术基础是使用 GeoHash 将原有的地图位置匹配转化成字符串大小比较的过程，因此能够使用 MySQL 等关系型数据库做实现，同时还可以用 MongoDB 的 2d 索引做更简单高效的计算。对于 MongoDB 的解决过程，李志威详细分享了背景和方案，他提到了“附近的人”的几个特性：

1. 基于地理位置，热点分散
2. 热点区域请求过多
3. 用户坐标是变化的，索引更新频繁
4. 附近搜索对多条件查询支持差

使用 MongoDB 则将位置索引作为第一个检索的索引，按查询条件一直拆分直至命中率足够高。陌陌中的 MogoDB 集群使用配置文件来描述搜索条件、区域分块等，通过 PHP/Java 提供稳定的搜索接口。

特别嘉宾

本期的沙龙我们还邀请到了北京邮电大学教授，博士生导师，智能通信、导航与微纳系统实验室主任邓中亮，邓博士在近年来一直致力于无线传感器网络、卫星导航定位、多媒体通信、微电子设计、MEMS 等研究，他在沙龙的现场也做了精彩的分享。

Open Space（开放式讨论环节）

为了促进参会者与我们每期的嘉宾以及讲师近距离交流，深入探讨在演讲过程中的疑问，本次活动依然设置了 Open Space（开放式讨论）环节。

在 Open Space 的总结环节，几位话题小组长分别对讨论的内容进行了总结。

邓中亮：我们讨论了两个问题：1. 目前的定位技术背后的技术支撑；2. 产业发展的路径，从产业的角度来考虑这些问题。

张传明：主要讨论了两类问题，第一个是开发者的问题，如何正确的使用 SDK 的接口等，第二类的是底层服务构建的问题，例如运营商的规则的探讨、室内定位、动作的判断等；

李志威：我们讨论了“附近搜索”、“热点搜索”的技术与应用技巧，还谈到了目前开源软件如 MongoDB 等的特性；

会后，一些参会者也通过新浪微博分享了他们的参会感受：

钱钤也是个好青年：地理位置偏移是 LBS 服务的硬伤之一。一种情况是国内坐标系不同程度偏移，问题体现在地图上。可通过第三方 API 做位置修正。图片的后两张概述附近搜索的基本技术原理。多条件附近搜索会加重后台服务器负担，陌陌在提高了服务器处理性能后才提高了少量服务。

一起天行健：经过李老师讲述的陌陌技术演变实践细节，终于了解附近定位的“内幕”，真心不错，很实用哈哈，这个曾经让我感到神奇的 app，今天场地有点拥挤哈，high 不起来:D

dhcn ：感觉百度 LBS API 主要还是面向一些传统 GPS 定位不够有效的用户场景，它在具体的使用中它怎样和手机本地定位 API 的定位结果 merge 到一起哪？或者说它完全封装取代了那一层？

tusion2011 ：干货啊，终于知道基站的地理坐标信息是如何采集的了。好东西啊，回去找论文！

有关百度技术沙龙的更多信息，可以通过新浪微博关注 @百度技术沙龙，或者关注 InfoQ 官方微信：infoqchina，InfoQ 上也总结了过往 39 期所有百度技术沙龙的演讲视频和资料等，感兴趣的读者可以直接浏览内容。

特别提示：第41 期百度技术沙龙将在8 月24 日，在北京车库咖啡举行，欢迎关注 @InfoQ 、 @百度技术沙龙获取后续的活动信息。